Diplomado Internacional en Ciencia de Datos para las Ciencias Sociales

Brindar a las y los participantes herramientas teóricas y metodológicas que los conviertan en usuarios calificados de la ciencia de datos, con énfasis en sus motivaciones y aplicaciones dentro del contexto de las ciencias sociales.

Al finalizar el programa, las y los egresados podrán:

• Formular y abordar preguntas de investigación aprovechando los datos disponibles en el ámbito de las ciencias sociales
• Utilizar con destreza el lenguaje de programación R, sintiéndose cómodos y seguros con su aplicación
• Realizar análisis descriptivos exhaustivos e informativos a partir de conjuntos de datos sociales
• Manipular, combinar y analizar bases de datos estructuradas complejas dentro del contexto de las ciencias sociales
• Generar narrativas basadas en datos a través de visualizaciones atractivas e informativas
• Cuantificar la relación entre variables de fenómenos sociales mediante el uso de modelos de regresión
• Aplicar métodos supervisados y no supervisados de aprendizaje automático para prever resultados y respaldar la toma de decisiones
• Extraer y analizar información a partir de bases de datos de texto, permitiendo un entendimiento más profundo de los fenómenos sociales

• Estudiantes de ciencias sociales, tanto a nivel de grado como de posgrado, que deseen complementar su formación con habilidades en análisis de grandes datos
• Investigadores y académicos que busquen mejorar sus habilidades en el manejo y análisis de grandes datos para fortalecer y ampliar el enfoque metodológico de sus investigaciones
• Profesionales en organizaciones sociales y gubernamentales que requieran herramientas para analizar y comprender datos sociales en su trabajo diario, por ejemplo, en áreas de políticas públicas, desarrollo comunitario, salud pública, entre otros
• Profesionales en el ámbito privado que deseen aplicar análisis de datos para comprender mejor a sus clientes, usuarios o empleados, especialmente en empresas con un enfoque en servicios sociales
• Educadores y formadores que busquen adquirir habilidades en el uso de datos para mejorar su enseñanza y diseño de cursos en el ámbito de las ciencias sociales

Las sesiones se impartirán a través de las plataformas Zoom y Moodle.

Inicio
19 de septiembre de 2024.

Duración
120 horas, del 19 de septiembre de 2024 al 1 de marzo de 2025. Se contemplan ochenta horas de clase, treinta horas de tutorías y diez horas de encuentros con especialistas.

Horario
Sesiones de clase:
• Jueves de 19:00 a 21:00 horas (tiempo de la Ciudad de México).
• Sábados de 10:00 a 12:00 horas (tiempo de la Ciudad de México).

Sesiones de tutorías:
• Viernes de 19:00 a 20:30 horas (tiempo de la Ciudad de México).

Encuentros con especialistas:
• Último miércoles de cada mes, de las 19:00 a las 21:00 horas (tiempo de la Ciudad de México).

Módulo	Título	Duración	Contenidos generales
1	Rumbo a la ciencia de datos sociales: iniciando en R.	12 horas (3 semanas)	Introducción al lenguaje de programación R. Se adquirirán los conocimientos y habilidades mínimas para introducirse en la ciencia de datos sociales.
2	Entendiendo los datos sociales: estadística descriptiva en R.	12 horas (3 semanas)	Estadística descriptiva en R para las ciencias sociales. Resúmenes numéricos y gráficos de datos cualitativos y cuantitativos.
3	Herramientas prácticas para la exploración avanzada de datos sociales.	12 horas (3 semanas)	Introducción al uso de tidyverse para la exploración y análisis de datos estructurados grandes y complejos.
4	Visualización avanzada para narrativas en ciencias sociales.	12 horas (3 semanas)	Diseño de visualizaciones profesionales y narración de historias mediante gráficos con ggplot2.
5	Aprendizaje automático para ciencias sociales: modelos y predicción.	20 horas (5 semanas)	Modelos de regresión lineal simple y múltiple para la modelación y predicción en fenómenos sociales. Técnicas de aprendizaje automático, supervisado y no supervisado, para la clasificación y predicción.
6	Procesamiento de lenguaje natural para el análisis de texto en ciencias sociales.	12 horas (3 semanas)	Técnicas automatizadas de minería de texto para análisis de opiniones y sentimientos en ciencias sociales.
7	Módulo transversal: conferencias con especialistas.	10 horas	Sesiones con especialistas en diferentes ámbitos de la ciencia de datos para las ciencias sociales sobre tendencias y desarrollos recientes en el campo.

Miguel Angel Alvarez Carmona (CIMAT Monterrey)
Es doctor en ciencias de la computación por el Instituto Nacional de Astrofísica, Optica y Electrónica. Actualmente es Investigador por México en el Centro de Investigaciones Matemáticas, campus Monterrey. Es especialista en minería de texto, procesamiento de lenguaje natural y sus aplicaciones en ciencias sociales. Es miembro de la Asociación Mexicana de Procesamiento de Lenguaje Natural y de la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.

Arturo Erdély Ruiz (FES Acatlán, UNAM)
Actuario con maestría y doctorado en ciencias matemáticas (orientación: probabilidad y estadística). Miembro nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores del CONACYT. Profesor de tiempo completo Titular “C” en la UNAM. Experiencia profesional en el medio financiero (trading y fondos de inversión).

Ervin Habid Félix López (Oxfam México)
Es licenciado en estudios internacionales por la Universidad Autónoma de Sinaloa y maestro en sociología política por el Instituto Mora. Se especializa en el análisis de datos, la evaluación de políticas públicas y el diseño e implementación de metodologías mixtas para la investigación y análisis de asuntos sociopolíticos. Actualmente es coordinador de investigación en Oxfam, México.

Ulises Flores Llanos (FLACSO, México)
Profesor e investigador en FLACSO México. Es coordinador de la Maestría en Políticas Públicas Comparadas. Es egresado de la Licenciatura en Ciencias Políticas y Administración Pública por la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM); Maestro en Gobierno y Asuntos Públicos por FLACSO México. Doctor en políticas públicas por el Centro de Investigación y Docencia Económicas (CIDE). Es especialista en temas de metodología, métodos cuantitativos aplicados a ciencias sociales, transparencia y acceso a la información pública; corrupción y educación superior.

Mónica Lara Escalante (FLACSO, México)
Es maestra en gobierno y asuntos públicos por la FLACSO México y doctora en ciencia política por el Centro de Investigación y Docencia Económicas. Ha impartido cursos de estadística en la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales de la UNAM, en el CIDE y en la FLACSO México, donde actualmente se desempeña como asistente de investigación y docencia en el Laboratorio de Métodos.  Sus intereses de investigación son la evaluación de políticas públicas, los estudios legislativos, los estudios de opinión pública y el análisis estadístico.

Marisol Luna Contreras (FLACSO, México)
Es profesora e investigadora de la FLACSO México, donde además funge como coordinadora de la Maestría en Población y Desarrollo. Estudió actuaría en la Facultad de Ciencias de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM). Es especialista en estadística aplicada por el Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y Sistemas de la UNAM, maestra en población por la Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales, sede México y doctora en economía por la UNAM. Sus trabajos de investigación versan sobre la salud reproductiva de los jóvenes, la salud y mortalidad materna, el acceso y calidad de la atención de la salud y el gasto en salud de los hogares, así como en los factores asociados al logro educativo de los estudiantes en el nivel de educación básica y media superior.

Ricardo Mansilla Corona (CEPHCIS, UNAM)
Es maestro en ciencias económicas por la Universidad de Carleton en Canadá y doctor en matemáticas por la Universidad de la Habana. Desde hace más de veinte años es investigador de tiempo completo en la UNAM, donde ha estado adscrito a la Facultad de Ciencias, el Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades y en Centro Peninsular en Humanidades y Ciencias Sociales. Sus intereses de investigación son la física estadística de los mercados financieros, las redes y mundos pequeños en ciencias sociales, las leyes de potencias en economía y finanzas y el análisis de procesos electorales por medio de redes sociales.

Alejandro Román Vásquez (UAM Iztapalapa)
Es físico por la UNAM y doctor en matemáticas por la UAM, con especialidad en estadística. Cuenta con experiencia como analista de datos tanto en la academia como en la industria. Se ha desempeñado como jefe del departamento de estadística en seguros GNP, gerente de minería de datos en seguros Banorte, investigador posdoctoral en el Centro de Investigaciones Matemáticas y actualmente es profesor visitante en la UAM Iztapalapa. Sus temas de investigación son las aplicaciones de la teoría de cópulas, análisis de datos de supervivencia y la estadística aplicada para las ciencias sociales y de la salud.

Jorge Ruiz Reyes (Amnistía Internacional)
Es licenciado en ciencia política y maestro en ciencia de datos social por la Universidad de Oxford. Es especialista en el análisis de temas relacionados con derechos humanos a partir de grandes datos y con el uso de herramientas tecnológicas de vanguardia. Su investigación se centra en el problema de la desaparición de personas en México para generar herramientas que contribuyan a encontrarlas. Ha sido investigador en el Programa de Derechos Humanos de la Universidad Iberoamericana, en Data Cívica y actualmente es consultor en Amnistía Internacional.

Rodrigo Salazar Elena (FLACSO, México)
Es coordinador del Laboratorio de Métodos de la FLACSO México, institución en la que también se desempeña como profesor investigador. Es doctor en ciencia política por la Universidad Nacional Autónoma de México. Sus áreas de estudio son la economía política, el comportamiento electoral y los efectos económicos de las instituciones políticas. Actualmente desarrolla un proyecto de investigación que analiza los efectos de la reelección presidencial sobre el desempeño gubernamental en América Latina. Ha sido el coordinador de la Maestría en Gobierno y Asuntos Públicos.

Fernanda Sobrino (Escuela de Gobierno y Transformación Pública, ITESM)
Es profesora asistente en la Escuela de Gobierno del Tecnológico de Monterrey. Su investigación se centra en el desarrollo, el crimen y el procesamiento del lenguaje natural. Su trabajo reciente incluye el mapeo de organizaciones delictivas en municipios mexicanos y colombianos, los efectos de la crisis de los opioides en la competencia entre carteles de drogas en México, la relación entre la estructura del mercado y la violencia en los mercados de drogas, el seguimiento de la violencia política hacia candidatos en México y la medición de qué información ayuda más a los migrantes que cruzan México a reducir los peligros. Es maestra y doctora en economía por la Universidad de Princeton.

1. Solicitud de registro debidamente llenada en el registro en la página: http://spl-pfp.flacso.edu.mx/preregistro/dicidsoI
2. Comprobante de pago de inscripción
3. Identificación oficial con fotografía
4. Comprobante de estudios (título de licenciatura, cédula profesional o documento que compruebe el último grado de estudios)

• • Miércoles 18 de septiembre de 2024

1. Ingresa a la liga http://spl-pfp.flacso.edu.mx/preregistro/dicidsoI y realiza tu pre registro. Recibirás una contraseña para entrar al sistema.
2. Ingresa con tu correo y contraseña a http://spl-pfp.flacso.edu.mx/preregistro/dicidsoI y llena la solicitud de inscripción.
3. Una vez que completes tu solicitud de inscripción, genera el formato de pago. En el sistema de inscripción podrás realizar el pago por medio de la plataforma PayPal.

Los pagos realizados por medio de PayPal tienen un costo de comisión por el envío de la transferencia de fondos que deberá ser cubierto por la persona solicitante. Si vas a pagar en sucursal bancaria, realiza tu depósito de inscripción con tu formato de pago en la siguiente cuenta:

Titular: Facultad Latinoamericana de Ciencias Sociales

Banco: Banamex

Sucursal: 349

Cuenta: 7535025

Clabe Interbancaria: 002180034975350258

Swift Code: BNMXMXMM

Referencia Bancaria: AS00017489

Indica el concepto:

a) Pago de inscripción al diplomado [nombre del diplomado].

b) Pago por colegiatura del diplomado [nombre del diplomado].

Si realizas tu pago en parcialidades es necesario identificar el número de pago.

Ejemplo: “pago 1 de colegiatura del diplomado en ciencia de datos”.

Nota: El costo de comisiones por el envío de la transferencia de fondos desde el país de origen deberá ser cubierto por la persona solicitante.

4. Sube tu comprobante de pago y tus documentos en el sistema de registro: http://spl-pfp.flacso.edu.mx/preregistro/dicidsoI

 

En caso de requerir factura deberás enviar los datos fiscales correspondientes. Podrás solicitarla en el mismo sistema de registro: http://spl-pfp.flacso.edu.mx/preregistro/dicidsoI

El diplomado tiene un costo de 22,000 pesos mexicanos (MXN) y puede cubrirse de la siguiente manera:

• Una sola exhibición. Si pagas la totalidad del diplomado en una exhibición antes del 19 de agosto, obtendrás un descuento del 5%. Pagarías 20,900 pesos.
• Tres exhibiciones:
  1. 6,000 MXN de inscripción para garantizar tu lugar.
  2. 8,000 MXN el 15 de octubre.
  3. 8,000 MXN el 15 de noviembre.

 

El costo para las personas que radican fuera de México es de 1,400 dólares americanos (USD) y puede cubrirse de la siguiente manera:

• Una sola exhibición. Si pagas la totalidad del diplomado en una exhibición antes del 19 de agosto, obtendrás un descuento del 5%.
• Tres exhibiciones:
  1. 400 USD de inscripción para garantizar tu lugar.
  2. 500 USD el 15 de octubre.
  3. 500 USD el 15 de noviembre.

 

Si formas parte de la comunidad de ex alumnas/os del Sistema FLACSO obtendrás un 5% de descuento en el costo total (con el beneficio adicional de pagar en tres parcialidades). Este descuento no es acumulable con el descuento de pago antes del 19 de agosto.

En grupos de personas de instituciones públicas, privadas u organizaciones de la sociedad civil, por cada cinco estudiantes pagados en una exhibición se otorga un sexto lugar sin costo (no aplica con otras promociones). Para aplicar este descuento contacta al correo electrónico: diplomado.datos@flacso.edu.mx antes de formalizar tu inscripción.